Публикации по теме 'analytics'


Расширенная аналитика с использованием ИИ данных по всему ландшафту
У вас есть несколько облачных решений, и теперь вы думаете, как получить ваши данные для аналитики. В конце концов, данные — это новая нефть, а разлитая повсюду нефть — это не совсем то, что нужно бизнесу. Эта статья поможет вам понять различные стратегии переноса данных из облачного стека и, в частности, из коммерческого облака SAP, а также использование других сервисов для эффективного использования этих данных. Прежде всего, давайте разберемся, зачем вам эти данные вне коммерции...
Помимо R²
Разоблачение обманчивой стороны метрик данных Являетесь ли вы новичком в мире статистического анализа (или науки о данных, анализа данных, машинного обучения и т. д.) или опытным ветераном; тогда шансы — одна из первых вещей, о которых вы узнали, — это линейный регрессионный анализ. Также весьма вероятно, что среда (без каламбура), в которой вы узнали о регрессии, реализовала метрику R² во время оценки модели. Хотя R² является популярной метрикой для оценки регрессионных моделей,..
7 функций Pandas для снижения стресса от манипуляций с данными
7 функций Pandas, которые уменьшат вашу нагрузку на манипуляции с данными Есть причина, по которой у панд нет седых волос Почему у панд нет седых волос? Очевидно, что, поскольку у них так много умных функций для манипулирования данными, они не уделяют этому столько внимания, как их коллеги-люди. Кажется, что данные никогда не поступают в той форме, в которой мы их хотим. По моему личному опыту, подавляющее большинство времени, затрачиваемого на проект по науке о данных, просто..
Инструментарий аналитиков данных: модели
Вы очистили свои данные и провели предварительный анализ данных. Что теперь? Как аналитики данных, у нас есть много инструментов в нашем наборе инструментов, но точно так же, как отверткой можно забить гвоздь, это не лучший инструмент для работы. Наши инструменты - это модели или, если вы предпочитаете математический термин, алгоритмы. Они позволяют нам анализировать собранные данные и делать прогнозы. В зависимости от типа данных существует три основных типа моделей. Для..
Аналитика данных, серия 101 — Фаза «Подготовка»
В продолжение моей предыдущей статьи, эта будет посвящена этапу Подготовка процесса анализа данных. Это вторая фаза 6-этапного процесса любого проекта по анализу данных. После определения проблемы и формулировки проблемы бизнес-кейса следующим шагом является подготовка данных для анализа. Фаза подготовки — это не что иное, как сбор данных, которые мы будем анализировать. Этот шаг жизненно важен, так как он определяет размер, форму и тип данных для последующих шагов. Типы данных..
Комплексный автоматизированный процесс машинного обучения с использованием AutoML
Предпосылка: - Докер - Блокнот Jupyter - Python и Пип - Джава - Maven - Ломбок Ресурс: https://github.com/adrian3ka/shared-article/tree/master/h2o-auto-ml В настоящее время спрос на специалистов по обработке данных и экспертов-аналитиков превышает предложение, несмотря на рост числа людей, начинающих заниматься этой отраслью. Чтобы восполнить этот пробел, нам нужны удобные фреймворки машинного обучения, которые могут использоваться неспециалистами...
Предиктивная аналитика для прогнозирования спроса: повышение эффективности цепочки поставок
Прогнозирование спроса является важнейшим компонентом управления цепочками поставок. Точно прогнозируя потребительский спрос, компании могут оптимизировать свои запасы, снизить затраты и повысить удовлетворенность клиентов. Одним из способов улучшить прогнозирование спроса является использование прогнозной аналитики, которая может помочь компаниям делать более точные прогнозы о будущем…